基本概念
在深入解读Lucene之前，先了解下Lucene的几个基本概念，以及这几个概念背后隐藏的一些东西。
Index（索引）
类似数据库的表的概念，但是与传统表的概念会有很大的不同。传统关系型数据库或者NoSQL数据库的表，在创建时至少要定义表的Scheme，定义表的主键或列等，会有一些明确定义的约束。
而Lucene的Index，则完全没有约束。
Lucene的Index可以理解为一个文档收纳箱，你可以往内部塞入新的文档，或者从里面拿出文档，但如果你要修改里面的某个文档，则必须先拿出来修改后再塞回去。
这个收纳箱可以塞入各种类型的文档，文档里的内容可以任意定义，Lucene都能对其进行索引。
Document（文档）
类似数据库内的行或者文档数据库内的文档的概念，一个Index内会包含多个Document。
写入Index的Document会被分配一个唯一的ID，即Sequence Number（更多被叫做DocId），关于Sequence Number后面会再细说。
Field（字段）
一个Document会由一个或多个Field组成，Field是Lucene中数据索引的最小定义单位。
Lucene提供多种不同类型的Field，例如StringField、TextField、LongFiled或NumericDocValuesField等，Lucene根据Field的类型（FieldType）来判断该数据要采用哪种类型的索引方式（Invert Index、Store Field、DocValues或N-dimensional等），关于Field和FieldType后面会再细说。
Term和Term Dictionary
Lucene中索引和搜索的最小单位，一个Field会由一个或多个Term组成，Term是由Field经过Analyzer（分词）产生。
Term Dictionary即Term词典，是根据条件查找Term的基本索引。
Segment
一个Index会由一个或多个sub-index构成，sub-index被称为Segment。
Lucene的Segment设计思想，与LSM类似但又有些不同，继承了LSM中数据写入的优点，但是在查询上只能提供近实时而非实时查询。
Lucene中的数据写入会先写内存的一个Buffer（类似LSM的MemTable，但是不可读），当Buffer内数据到一定量后会被flush成一个Segment，每个Segment有自己独立的索引，可独立被查询，但数据永远不能被更改。这种模式避免了随机写，数据写入都是Batch和Append，能达到很高的吞吐量。Segment中写入的文档不可被修改，但可被删除，删除的方式也不是在文件内部原地更改，而是会由另外一个文件保存需要被删除的文档的DocID，保证数据文件不可被修改。Index的查询需要对多个Segment进行查询并对结果进行合并，还需要处理被删除的文档，为了对查询进行优化，Lucene会有策略对多个Segment进行合并，这点与LSM对SSTable的Merge类似。
Segment在被flush或commit之前，数据保存在内存中，是不可被搜索的，这也就是为什么Lucene被称为提供近实时而非实时查询的原因。读了它的代码后，发现它并不是不能实现数据写入即可查，只是实现起来比较复杂。原因是Lucene中数据搜索依赖构建的索引（例如倒排依赖Term Dictionary），Lucene中对数据索引的构建会在Segment flush时，而非实时构建，目的是为了构建最高效索引。当然它可引入另外一套索引机制，在数据实时写入时即构建，但这套索引实现会与当前Segment内索引不同，需要引入额外的写入时索引以及另外一套查询机制，有一定复杂度。
Sequence Number
Sequence Number（后面统一叫DocId）是Lucene中一个很重要的概念，数据库内通过主键来唯一标识一行，而Lucene的Index通过DocId来唯一标识一个Doc。
不过有几点要特别注意：
-
DocId实际上并不在Index内唯一，而是Segment内唯一，Lucene这么做主要是为了做写入和压缩优化。那既然在Segment内才唯一，又是怎么做到在Index级别来唯一标识一个Doc呢？方案很简单，Segment之间是有顺序的，举个简单的例子，一个Index内有两个Segment，每个Segment内分别有100个Doc，在Segment内DocId都是0-100，转换到Index级的DocId，需要将第二个Segment的DocId范围转换为100-200。
-
DocId在Segment内唯一，取值从0开始递增。但不代表DocId取值一定是连续的，如果有Doc被删除，那可能会存在空洞。
-
一个文档对应的DocId可能会发生变化，主要是发生在Segment合并时。
Lucene内最核心的倒排索引，本质上就是Term到所有包含该Term的文档的DocId列表的映射。所以Lucene内部在搜索的时候会是一个两阶段的查询，第一阶段是通过给定的Term的条件找到所有Doc的DocId列表，第二阶段是根据DocId查找Doc。Lucene提供基于Term的搜索功能，也提供基于DocId的查询功能。
DocId采用一个从0开始底层的Int32值，是一个比较大的优化，同时体现在数据压缩和查询效率上。
例如数据压缩上的Delta策略、ZigZag编码，以及倒排列表上采用的SkipList等，这些优化后续会详述。
索引类型
Lucene中支持丰富的字段类型，每种字段类型确定了支持的数据类型以及索引方式，目前支持的字段类型包括LongPoint、TextField、StringField、NumericDocValuesField等。
如图是Lucene中对于不同类型Field定义的一个基本关系，所有字段类都会继承自Field这个类，Field包含3个重要属性：name(String)、fieldsData(BytesRef)和type(FieldType)。name即字段的名称，fieldsData即字段值，所有类型的字段的值最终都会转换为二进制字节流来表示。type是字段类型，确定了该字段被索引的方式。
FieldType是一个很重要的类，包含多个重要属性，这些属性的值决定了该字段被索引的方式。
Lucene提供的多种不同类型的Field，本质区别就两个：
一是不同类型值到fieldData定义了不同的转换方式；二是定义了FieldType内不同属性不同取值的组合。
这种模式下，你也能够通过自定义数据以及组合FieldType内索引参数来达到定制类型的目的。
要理解Lucene能够提供哪些索引方式，只需要理解FieldType内每个属性的具体含义，我们来一个一个看：
属性含义
stored: 代表是否需要保存该字段，如果为false，则lucene不会保存这个字段的值，而搜索结果中返回的文档只会包含保存了的字段。
tokenized: 代表是否做分词，在lucene中只有TextField这一个字段需要做分词。
termVector: 这篇文章很好的解释了term vector的概念，简单来说，term vector保存了一个文档内所有的term的相关信息，包括Term值、出现次数（frequencies）以及位置（positions）等，是一个per-document inverted index，提供了根据docid来查找该文档内所有term信息的能力。对于长度较小的字段不建议开启term verctor，因为只需要重新做一遍分词即可拿到term信息，而针对长度较长或者分词代价较大的字段，则建议开启term vector。Term vector的用途主要有两个，一是关键词高亮，二是做文档间的相似度匹配（more-like-this）。
omitNorms: Norms是normalization的缩写，lucene允许每个文档的每个字段都存储一个normalization factor，是和搜索时的相关性计算有关的一个系数。Norms的存储只占一个字节，但是每个文档的每个字段都会独立存储一份，且Norms数据会全部加载到内存。所以若开启了Norms，会消耗额外的存储空间和内存。但若关闭了Norms，则无法做index-time boosting（elasticsearch官方建议使用query-time boosting来替代）以及length normalization。
indexOptions: Lucene提供倒排索引的5种可选参数（NONE、DOCS、DOCS_AND_FREQS、DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS、DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS），用于选择该字段是否需要被索引，以及索引哪些内容。
docValuesType: DocValue是Lucene 4.0引入的一个正向索引（docid到field的一个列存），大大优化了sorting、faceting或aggregation的效率。DocValues是一个强schema的存储结构，开启DocValues的字段必须拥有严格一致的类型，目前Lucene只提供NUMERIC、BINARY、SORTED、SORTED_NUMERIC和SORTED_SET五种类型。
dimension：Lucene支持多维数据的索引，采取特殊的索引来优化对多维数据的查询，这类数据最典型的应用场景是地理位置索引，一般经纬度数据会采取这个索引方式。
StringField
来看下 Lucene 中对 StringField 的一个定义：
/** A field that is indexed but not tokenized: the entire
* String value is indexed as a single token. For example
* this might be used for a 'country' field or an 'id'
* field. If you also need to sort on this field, separately
* add a {@link SortedDocValuesField} to your document. */
public final class StringField extends Field {
/** Indexed, not tokenized, omits norms, indexes
* DOCS_ONLY, not stored. */
public static final FieldType TYPE_NOT_STORED = new FieldType();
/** Indexed, not tokenized, omits norms, indexes
* DOCS_ONLY, stored */
public static final FieldType TYPE_STORED = new FieldType();
static {
TYPE_NOT_STORED.setOmitNorms(true);
TYPE_NOT_STORED.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS);
TYPE_NOT_STORED.setTokenized(false);
TYPE_NOT_STORED.freeze();
TYPE_STORED.setOmitNorms(true);
TYPE_STORED.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS);
TYPE_STORED.setStored(true);
TYPE_STORED.setTokenized(false);
TYPE_STORED.freeze();
}
}
StringFiled有两种类型索引定义，TYPE_NOT_STORED和TYPE_STORED，唯一的区别是这个Field是否需要Store。
从其他的几个属性也可以解读出，StringFiled选择omitNorms，需要进行倒排索引并且不需要被分词。
